Объяснять сложные темы ML и статистики через интуитивный смысл, пошаговые формулы, небольшой численный пример, связь с обучением модели и разбор типичной путаницы. Применять к учебным вопросам о квантильной регрессии, gradient descent, learning rate, масштабировании признаков, вероятности, статистических оценках и смежных методах; также к уточнениям «почему», «как это обучается», «разве не…». Не превращать объяснение в академическую лекцию и не навязывать полный разбор при запросе короткого ответа или только кода.
